背景建模--内核密度估计法
2016-06-24 09:21
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一、原理
内核密度估计法又叫非参数模型法,它是将最近的N帧视频图像中的同像素点的亮度值I1,I2,...IN,利用高斯内核非数化的方法对该位置像素点的概率密度进行估计。
式(3-3)中,Kh表示窗宽为h的核函数,ai为归一化权值系数且
如果当前帧图像像素亮度的估计值小于预定的阈值,则判断为前景像素点�否则�则判断为背景像素点。该方法能够适应较快的背景变化,而且背景建模过程中允许存在运动目标,不仅能够处理背景中有光照变化的情况,还能处理树叶摇动、摄像机轻微移动等多模态分布情况,另外还可以通过该模型利用颜色信息抑制阴影。但该方法需要Ⅳ倍帧大小的内存,占用较多的计算机资源耗时较长。
内核密度估计法又叫非参数模型法,它是将最近的N帧视频图像中的同像素点的亮度值I1,I2,...IN,利用高斯内核非数化的方法对该位置像素点的概率密度进行估计。
式(3-3)中,Kh表示窗宽为h的核函数,ai为归一化权值系数且
如果当前帧图像像素亮度的估计值小于预定的阈值,则判断为前景像素点�否则�则判断为背景像素点。该方法能够适应较快的背景变化,而且背景建模过程中允许存在运动目标,不仅能够处理背景中有光照变化的情况,还能处理树叶摇动、摄像机轻微移动等多模态分布情况,另外还可以通过该模型利用颜色信息抑制阴影。但该方法需要Ⅳ倍帧大小的内存,占用较多的计算机资源耗时较长。
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